'''
OpenCV自带寻找轮廓的函数，流程是：获取灰度图→图片二值化→寻找轮廓
'''
import cv2

img = cv2.imread('gaussian.png')
img = cv2.medianBlur(img,1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #颜色空间变换为GRAY
#cv2.imshow("img", gray)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) #颜色值二值化
ret, binary = cv2.threshold(binary, 45, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) #颜色值二值化

#binary = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,15,25)
#findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图
'''
第二个参数表示轮廓的检索模式:
    cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
    cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
    cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
    cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
第三个参数method为轮廓的近似办法:
    cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
    cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法
返回值contours为一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示
'''
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 100), 1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)